2.1 数据模型的概念
2.1.1 什么是数据模型
数据模型（Data Model） 是对现实世界数据特征的模拟和抽象，用来描述数据是如何组织、存储和操作的。
数据模型应满足如下三个条件：
能比较真实地模拟现实世界
容易为人所理解
便于在计算机上实现
2.1.2 数据模型的分类
2.1.3 数据模型的组成要素
举例：
学生信息（2017010101，李光明，男，19，计算机科学学院，软件工程）
数据结构：其描述的是学生的特征信息，即学生数据的基本结构；
数据操作：主要包括对学生信息的查询、修改、删除数据；
数据的完整性约束：其中的性别信息只能是男或女，年龄一般是在15到40岁之间，这实际就是对性别和年龄的一种约束。
2.2 概念模型------信息世界
2.2.1 信息世界中的基本概念
实体 （Entity）：
客观存在并可相互区别的事物称为实体。
可以是具体的人、事、物或抽象的概念，如：张三、汽车、运动、兴趣......
属性 （Attribute）：实体所具有的某一特性称为属性。
码 （Key）：唯一标识实体的属性集称为码。
域 （Domain）：属性的取值范围称为该属性的域。
实体集 （Entity Set）： 同一类型实体的集合称为实体集。
实体型（Entity Type）：用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体。
学生实体型：学生（学号，姓名，性别，院系，专业）
实体：学生
属性：学号、姓名、性别、院系；
专业码：学号
性别的域： 男，女
教师实体型： 教师（工号，姓名，性别，院系）
实体：教师
属性：工号、姓名、性别、院系
码：工号
性别的域： 男，女
全体学生是一个实体集
全体教师是一个实体集
学生和教师之间的联系：选课
2.2.2 实体型之间的联系
联系（Relationship）：现实世界中事物内部以及事物之间的联系，在信息世界中反映为实体内部的联系和实体之间的联系。
实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系 实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。
联系分为： 一对一（1:1） 一对多（1:n） 多对多（m:n）
**一对一联系（1:1）：**如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中至多有一个（也可以没有）实体与之联系，反之亦然，则称实体集A与实体集B具有一对一联系，记为1:1。
一对多联系（1:n）：如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体（n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实体集A中至多只有一个实体与之联系，则称实体集A与实体集B有一对多联系，记为1:n。
多对多联系（m:n）:如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体（n≥0）与之联系，反之对于实体集B中的每一个实体，实体集A中也有m个实体（m≥0）与之联系，则称实体集A与实体B具有多对多联系，记为m:n。
2.3 概念模型的E-R表示法
2.3.1 概述
E-R方法（实体-联系法）是P.P.S.Chen于1976年提出的，是目前最常用的概念模型描述方法
E-R方法使用的工具称为E-R图，E-R方法描述的结果也称为E-R模型。
2.3.2 E-R图
实体 ：用矩形表示，矩形框内写明实体名。
属性 ：用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来
联系 ：
联系本身：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（1:1、1:n或m:n）
联系的属性：联系本身也是一种实体型，也可以有属性。
2.3.3 两个以上实体间的联系
课程、教师与参考书三个实体型：
如果一门课程可以由若干个教师讲授，且使用若干本参考书
而每一个教师可以讲授多门课程
一本参考书可以供多门课程使用
供应商、项目、零件三个实体型：一个供应商可以供给多个项目多种零件
每个项目可以使用多个供应商供应的零件
每种零件可由不同供应商供给
2.3.4 单个实体型内的联系
职工实体型内部具有领导与被领导的联系
即某一职工（干部）"领导"若干名职工，而一个职工仅被一个职工（干部）直接领导
2.4 概念模型实例分析
案例：实现一个简单的学生选课系统，只涉及对学生、教师、课程的管理。用E-R图表示"学生选课系统"的概念模型。
说明：此系统要求能够记录学生的选课情况、教授的授课情况以及学生、课程、教师的基本信息。 业务需求：
一个教师可以教授多名学生，每个学生可以选修多个教师的课程
一个学生可以选择多门课程，一门课程可以对多个学生开放，且学生选修一门课程就会有一个成绩。
教师与课程：一个教师可以教授多门课程，一门课程同时也可以被多名教师教授。
分析确定实体的基本信息：
学生基本信息：学号、姓名、性别、专业、院系、电话、EMAIL
教师基本信息：工号、姓名、性别、职称、院系、年龄、电话、EMAIL
课程基本信息：课程号，课程名，学分，课程性质
2.5 逻辑模型
2.5.1 逻辑模型概述
逻辑模型（Logical Data Model）：从数据的组织方式来描述数据，即用什么样的数据结构来组织数据。
概念数据模型必须转换成逻辑模型，才能在DBMS中实现，因此逻辑模型既要面向用户，又要面向系统。
非关系模型：层次模型和网状模型在20世纪70---80年代初非常流行，在数据库系统的初期起了重要作用
关系模型(Relational Data Model)：
以严格的数学理论为基础：谓词逻辑(predicate logic)、集合论(set theory)
目前主流的数据库系统都是基于"关系模型"
面向对象模型：目前数据库技术的研究方向
2.5.2 关系模型的基本概念
1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士发表《大型共享数据银行的关系模型》一文，提出了关系模型的概念，奠定了关系数据库的基础。关系数据库系统采用关系模型作为数据的组织方式。 目前，计算机厂商新推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型。
关系（Relation）：一个关系对应通常说的一张表
元组（Tuple）：表中的一行即为一个元组
属性（Attribute）：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名
关系模式：对关系的描述，例如：关系名（属性1，属性2，...，属性n）
用关系模式描述学生、课程、学生与课程之间的多对多联系。
学生（学号，姓名，性别，院系，专业，年龄，电话，EMAIL）
课程（课程号，课程名，学分，课程性质）
选课（学号，课程号，成绩）
2.6 数据库系统的三级模式
2.6.1 数据库系统的三级模式结构
1975年，ANSI/SPARC（美国国家标准协会/标准规划和需求委员会）提出数据库的三级模式结构/
2.6.2 概念模式
概念模式：
数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述
所有用户的公共数据视图，综合了所有用户的需求
一个数据库只有一个模式
2.6.3 外模式
外模式：数据库用户（包括应用程序员和最终用户）看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征描述。
一个数据库可以有多个外模式。
外模式是保证数据库安全性的一个有力措施。
2.6.4 内模式（存储模式）
是数据物理结构和存储方式的描述
是数据在数据库内部的表示方式：
记录的存储方式（顺序存储，按照B树结构存储， 按hash方法存储）
索引的组织方式
数据是否压缩存储
数据是否加密
数据存储记录结构的规定
一个数据库只有一个内模式
对于下表的学生基本信息，分配宿舍的部门关心的属性可能是：学号、姓名和性别，学院教学管理人员关心的属性可能是学号、姓名、院系、专业，设计该数据库的三级模式。
根据用户需求，该数据库可以分别为两类用户建立外模式：
宿舍部（学号，姓名，性别）
院部（学号，姓名，院系、专业）
概念模式
内模式：顺序存储、数据不压缩存储，MD5加密。
2.7 数据库的二级映像与数据独立性
2.7.1 概述
为了能够在数据库系统内部实现三级模式的联系和转换，数据库管理系统在三个模式之间提供了两级映像。
2.7.2 外模式/概念模式映像
外模式／概念模式映象
模式：描述的是数据的全局逻辑结构
外模式：描述的是数据的局部逻辑结构
每一个外模式，数据库系统都有一个外模式/模式映象。外模式/模式映象定义了该外模式与概念模式之间的对应关系 。映象定义通常包含在各自外模式 的描述中。
保证数据的逻辑独立性。
概念模式／内模式映象
定义了数据全局逻辑结构与存储结构 之间的对应关系。如，说明逻辑记录和字段在内部是如何表示的。数据库中模式/内模式 映象是唯一 的。该映象定义通常包含在模式描述 中。
保证数据的物理独立性。
对于下标的学生基本信息，分配宿舍的部门关心的属性可能是：学号、姓名和性别，学院教学管理人员关心的属性可能是学号、姓名、院系、专业。
外模式
根据用户需求，该数据库可以分别为两类用户建立外模式：
宿舍部（学号，姓名，性别）
院部（学号，姓名，院系、专业）
概念模式
内模式
顺序存储、数据不压缩存储，MD5加密。
关系模式增加"爱好"属性，即：学生基本信息（学号、姓名、年龄、性别，院系、专业，爱好）
"宿舍部"：不关心学生的"爱好"，外模式"宿舍部"不需要变化；
院部需要了解学生的"爱好"，数据库管理员调整"院部"的外模式，添加"爱好"属性，即：院部（学号，姓名，院系、专业，爱好）
